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如何高效地将布尔型numpy数组转换为阈值布尔型数组？

pythonarraysnumpybooleanvectorization
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我正在使用Python 2.7和NumPy处理大量布尔值数组。

我有一个名为A的数组，它长这样：

>>> A
array([[[False, False, True, True, True],
        [False, False, False, True, True],
        [False, False, True, True, True],
        [False, False, False, True, True],
        [False, False, False, False, True]],

       [[False, True, True, True, True],
        [False, True, True, True, True],
        [False, False, True, True, True],
        [False, True, True, True, True],
        [False, False, True, True, True]]])

我需要将它转换成如下布尔数组:

>>> B
array([[[True, False, True, True, True],
        [True, True, False, True, True],
        [True, False, True, True, True],
        [True, True, False, True, True],
        [True, True, True, False, True]],

       [[False, True, True, True, True],
        [False, True, True, True, True],
        [True, False, True, True, True],
        [False, True, True, True, True],
        [True, False, True, True, True]]])

因此，每一行的最后一个False值应该保留，任何其他值都应变为True。我需要创建它以便将其用作另一个数组的掩码。

有没有一种方法可以使用 NumPy 而不使用for循环（这些循环相当慢）来实现？

这是一种奇怪的转换 - 你基本上失去了除最后一个 False 值的索引以外的所有信息。这样做有什么意义呢？ - Marcin
@Marcin，如我所写在问题中，我需要将生成的数组用作另一个NumPy数组的掩码。 - ProGM
4个回答
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以下是适用于您的数组（也适用于更混杂的行，如[F，T，T，F，T]）的一种方法：

>>> x = 4 - np.argmin(A[:,:,::-1], axis=2)[:,:,np.newaxis]
>>> (np.arange(5) * np.ones_like(A)) != x
array([[[ True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True, False,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True, False,  True,  True],
        [ True,  True,  True, False,  True]],

       [[False,  True,  True,  True,  True],
        [False,  True,  True,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True],
        [False,  True,  True,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True]]], dtype=bool)

解释：

  • 在axis=2上翻转数组A，并使用argmin函数获得第一个False值的索引。

  • 我们需要知道A中最后一个False的索引（而不是在翻转数组中的第一次出现）。这是数组深度（即5）减去1再减去上一步中找到的索引。

  • 通过添加新的轴（axis=2），使这个新索引数组与A兼容。将这个新数组命名为x。

  • 构造一个与A具有相同维数的数组，其中axis=2的每一行都是np.arange(5)。所需的布尔数组可通过将此构造数组与x进行不等式测试来获得。

+1 这个想法不错，但是 hildensia 版本更快。谢谢 :) - ProGM
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您也可以使用异或运算符^来实现。只需将数组向左移动一位并在右侧添加True值，然后对新旧数组进行异或运算：

A = np.array([[False, False, True, True, True],
              [False, False, False, True, True],
              [False, False, True, True, True],
              [False, False, False, True, True],
              [False, False, False, False, True]])

X = np.hstack((A[:,1:], 
               np.array(np.ones((A.shape[0], 1)), dtype=np.bool))))
>>> array([[False, True, True, True, True],
           [False, False, True, True, True],
           [False, True, True, True, True],
           [False, False, True, True, True],
           [False, False, False, True, True]])

np.invert(A ^ X)
>>> array([[True, False, True, True, True],
           [True, True, False, True, True],
           [True, False, True, True, True],
           [True, True, False, True, True],
           [True, True, True, False, True]])

只有当所有的False值都在左边，并且后面跟着的是只有True值时，这个方法才有效。

谢谢，你的回答是最快的！ - ProGM
这看起来是一个很有前途的想法 - 它能够在问题中给出的完整数组A上运行吗（而不仅仅是简单的数组）？ - Alex Riley
@ajcr，我通过为每个矩阵添加一个维度并将“hstack”替换为“concatenate”来完成了它。 - ProGM
@ProGM 感谢您的解释 - 我非常喜欢这种方法！ - Alex Riley
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如果您反转数组，就可以使用numpy.nonzero找到所有（原来）为假的条目，然后从中每行取最后一个。然后，您可以使用它来构建掩码数组。
0

这是一个简单的问题。你需要选择每一行。使用np.where()找到False的位置并在这些位置上放置True，除了最后一个位置（索引[-1]）以外。下面的代码实现了这个过程：

>>> import numpy as np
>>> A=np.array([[[False, False, True, True, True],
         [False, False, False, True, True],
         [False, False, True, True, True],
         [False, False, False, True, True],
         [False, False, False, False, True]],

        [[False, True, True, True, True],
         [False, True, True, True, True],
         [False, False, True, True, True],
         [False, True, True, True, True],
         [False, False, True, True, True]]])

>>> for mat in A:
     opmat=[]
     for arr in mat:
         index=np.where(arr==False)
         arr[index[0][:-1]]=True
         opmat.append(arr)
     out.append(opmat)

>>> out=np.array(out)
>>> out
array([[[ True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True, False,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True],
        [ True,  True, False,  True,  True],
        [ True,  True,  True, False,  True]],

       [[False,  True,  True,  True,  True],
        [False,  True,  True,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True],
        [False,  True,  True,  True,  True],
        [ True, False,  True,  True,  True]]], dtype=bool)
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